Design and Electrochemical Study of Platinum-Based Nanomaterials for Sensitive Detection of Nitric Oxide in Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
The extensive physiological and regulatory roles of nitric oxide (NO) have spurred the development of NO sensors, which are of critical importance in neuroscience and various medical applications. The development of electrochemical NO sensors is of significant importance, and has garnered a tremendous amount of attention due to their high sensitivity and selectivity, rapid response, low cost, miniaturization, and the possibility of real-time monitoring. Nanostructured platinum (Pt)-based materials have attracted considerable interest regarding their use in the design of electrochemical sensors for the detection of NO, due to their unique properties and the potential for new and innovative applications. This review focuses primarily on advances and insights into the utilization of nanostructured Pt-based electrode materials, such as nanoporous Pt, Pt and PtAu nanoparticles, PtAu nanoparticle/reduced graphene oxide (rGO), and PtW nanoparticle/rGO-ionic liquid (IL) nanocomposites, for the detection of NO. The design, fabrication, characterization, and integration of electrochemical NO sensing performance, selectivity, and durability are addressed. The attractive electrochemical properties of Pt-based nanomaterials have great potential for increasing the competitiveness of these new sensors and open up new opportunities in the creation of novel NO-sensing technologies for biological and medical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».